| 基于改進(jìn)YOLOv5的車輛屬性檢測(cè) | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：949 K | |
| 標(biāo)簽： 車輛屬性 目標(biāo)檢測(cè) YOLOV5 | |
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| 文檔介紹：車輛屬性檢測(cè)是一個(gè)基礎(chǔ)任務(wù)，其屬性檢測(cè)結(jié)果可以被應(yīng)用到很多下游的交通視覺任務(wù)。提出了一種基于YOLOv5的車輛屬性檢測(cè)改進(jìn)算法。針對(duì)檢測(cè)目標(biāo)較小的問題，加入了卷積注意力模塊，讓網(wǎng)絡(luò)模型把更多的注意力放在小目標(biāo)對(duì)象上；針對(duì)數(shù)據(jù)集樣本種類較少的問題，改進(jìn)了YOLOv5的馬賽克數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式；使用自門控激活函數(shù)Swish，起到抑制噪聲、加快收斂速度并提升模型魯棒性的作用。此外，還在公開車輛數(shù)據(jù)集VeRi-776的基礎(chǔ)上進(jìn)行了詳細(xì)的車輛屬性標(biāo)注，構(gòu)建了一個(gè)車輛屬性數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法比原始YOLOv5的平均精確率提升了4.6%，能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)到車輛圖像的通用屬性，可以供下游任務(wù)使用。 | |
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